Fugu-MT 論文翻訳(概要): Privacy-preserving data release leveraging optimal transport and particle gradient descent

論文の概要: Privacy-preserving data release leveraging optimal transport and particle gradient descent

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17823v3
Date: Mon, 29 Jul 2024 14:12:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-31 00:07:09.494431
Title: Privacy-preserving data release leveraging optimal transport and particle gradient descent
Title（参考訳）: 最適輸送と粒子勾配勾配を利用したプライバシー保護データリリース
Authors: Konstantin Donhauser, Javier Abad, Neha Hulkund, Fanny Yang,
Abstract要約: そこで我々はPrivPGDを提案する。PrivPGDは、最適輸送と粒子勾配勾配から得られるツールを活用する、プライベートデータ合成の新しい生成方法である。我々のアルゴリズムは、非常にスケーラブルで、追加のドメイン固有の制約を組み込む柔軟性を提供しながら、幅広いデータセット上の既存のメソッドよりも優れています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.499611180329804
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a novel approach for differentially private data synthesis of protected tabular datasets, a relevant task in highly sensitive domains such as healthcare and government. Current state-of-the-art methods predominantly use marginal-based approaches, where a dataset is generated from private estimates of the marginals. In this paper, we introduce PrivPGD, a new generation method for marginal-based private data synthesis, leveraging tools from optimal transport and particle gradient descent. Our algorithm outperforms existing methods on a large range of datasets while being highly scalable and offering the flexibility to incorporate additional domain-specific constraints.
Abstract（参考訳）: 本稿では,医療や行政などの高度に敏感な領域において,保護された表層データセットの差分データ合成を行う新しい手法を提案する。現在の最先端の手法は、主に境界ベースのアプローチを使用しており、データセットは辺縁のプライベートな推定から生成される。本稿では,PrivPGDについて紹介する。このPrivPGDは,最適輸送と粒子勾配勾配から得られるツールを生かし,限界に基づくプライベートデータ合成のための新しい生成手法である。我々のアルゴリズムは、非常にスケーラブルで、追加のドメイン固有の制約を組み込む柔軟性を提供しながら、幅広いデータセット上の既存のメソッドよりも優れています。

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